基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

基于灵敏度分析的多学科设计优化解耦方法

为了解决多学科设计优化耦合复杂性的难题,通过灵敏度分析,研究了复杂系统的耦合因素.提出了耦合强度的概念,给出了耦合因素的隶属度函数和判定耦合因素耦合强弱的准则,在此基础上提出了一种多学科设计优化的解耦方法.最后,给出了1个六杆机构多学科设计优化的实例,以验证解耦方法的有效性.     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

A New Explicit Algorithm for Bi-Phasic Mixture Flow in MIM

Metal injection moulding (MIM) is a new technology to manufacture small intricate parts in large quantity. Numerical simulation plays an important role in its development. To predict the specific segregation effect in MIM injection, mixture theory is adopted to model the injection flow by a bi-phasic model. This model conducts to the solution of two-coupled Stokes equations. It is an extremely computational consuming solution in the scope of the traditional algorithms, which induce a serious challenge to cost-effectivity of the MIM simulation. Referred to some methods proposed by Lewis in mono-phasic simulation and the implicit algorithms in MIM simulation, a new explicit algorithm is proposed and realized to perform efficiently this type of bi-phasic flow. Numerically this algorithm is devised to perform the simulation in a fully uncoupled manner except for a global solution of the pressure field in each time step. The physical coupling is taken into account in a sequential pattern by fractional steps. This special algorithm does not need any iteration, so it is straightforward and robust, suitable for MIM simulation and other sorts of simulations for multi-phasic flow.     

多目标最短路径模型及算法

为获得满足决策者需要的多目标最短路径问题的有效路径,建立了多目标最短路径模型,并提出了综合k-最短路径算法和多目标格序决策方法的多项式算法.该算法根据决策者可以接受的各单目标的上限,用k-最短路径算法,分别确定各单目标的可行路径集及其交集.再用多目标格序决策方法,比较交集中的有效路径,最终获得决策者满意的路径.     

Building Real-Time Network Intrusion Detection System Based on Parallel Time-Series Mining Techniques

A new real-time model based on parallel time-series mining is proposed to improve the accuracy and efficiency of the network intrusion detection systems. In this model, multidimensional dataset is constructed to describe network events, and sliding window updating algorithm is used to maintain network stream. Moreover, parallel frequent patterns and frequent episodes mining algorithms are applied to implement parallel time-series mining engineer which can intelligently generate rules to distinguish intrusions from normal activities. Analysis and study on the basis of DAWNING 3000 indicate that this parallel time-series mining-based model provides a more accurate and efficient way to building real-time NIDS.     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

对多路径交通分配的节点分配算法的讨论

针对文[1]中的多路径交通分配的节点分配算法存在的问题进行了讨论,提出了合理的修正方法,该方法需要路径的列举.最后给出了修正方法的应用实例并与Dial算法进行了比较.     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

单线区段列车运行图的自动化调整方法

介绍了在列车运行情况已知的条件下，在(t1，t2]时间域内对列车运行图的自动化调整方法，提出了用列车晚点加权总时分作为评价列车运行图调整优劣的指标，并建立了指标优化的数学模型和简化模型。把简化模型构成网络图，并使用分支定界法设计了列车运行图调整的算法。通过模拟编程验证，该算法可行、有效，能在较短的时间内得出较理想的3～4h列车运行图。